Machine Learning with Qlik AutoML: No-Code Predictive Modeling

Build and deploy predictive models for business insights using automated machine learning tools without writing a single line of code.

3.9 (247) ⏱ 1 ч 44 мин 📚 4 уроков

О курсе

Machine learning is no longer reserved for expert coders or mathematicians. You can now leverage the power of advanced algorithms to solve business problems and predict future outcomes using intuitive, automated tools. This course transforms you from a beginner into a confident user of automated machine learning. You will learn how to navigate the entire predictive lifecycle, from preparing your datasets to interpreting complex model results, all through written explanations and practical examples. What you'll learn: - Understand core machine learning terminology and foundational concepts. - Navigate the automated machine learning workflow from data preparation to prediction. - Apply feature engineering and selection techniques to improve model quality. - Evaluate model performance using key metrics like accuracy, precision, and recall. - Identify and mitigate potential bias in automated models to ensure ethical AI practices. - Deploy trained models to generate real-world business predictions. The course begins with essential definitions and an overview of the machine learning lifecycle. You will then progress through the technical stages of configuring experiments, refining models, and interpreting the drivers behind your data's behavior. This course is designed for beginners, data analysts, and business professionals who want to leverage machine learning without learning complex programming languages or advanced statistics. No prior coding experience is required. Start your journey into automated machine learning today.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 44 мин практического материала

Отзывы (4)

ناصر بن علي الخروصي OM
★ 5 · 2026-05-16T13:55:56+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Adrián Morales ES Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-05-26T13:33:56+00:00

Это превзошло мои ожидания. Уроки течёт логически и реальные приложения были на месте. Отличная работа!

Camila González MX Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-02-21T02:19:56+00:00

Ого, какой фантастический опыт обучения. Структура была логично, и я чувствовал, что я узнал так много в короткий промежуток времени. Определенно рекомендую.

Jumoke Alabi NG
★ 4 · 2025-02-17T06:37:56+00:00

Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно закрепили концепции. Большой палец вверх!

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Основы науки о данных и аналитики

Научитесь извлекать полезную информацию, создавать прогностические модели и решать сложные задачи, используя современные методы анализа данных.
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

Введение в науку о данных с MATLAB и AWS

Научитесь обрабатывать данные, создавать модели машинного обучения с помощью инструментов с низким уровнем кода и масштабировать свои рабочие процессы до AWS, используя MATLAB, даже без предварительного опыта.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

Развенчание мифов о науке о данных: нетехническое введение

Освойте основные концепции, роли и практическое применение науки о данных, машинного обучения и генеративного ИИ, не написав ни единой строчки кода.
★ 4.8 (6,730)
$4.99$9.99

Наука больших данных для клеточных сигнатур и системной биологии

Научитесь анализировать и интегрировать сложные наборы биологических данных, чтобы понять, как клетки человека реагируют на лекарства, генетические изменения и факторы окружающей среды.
★ 4.8 (27)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство